greenplum日期函数

绿松石（Greenplum）是一个开源的大规模并行数据处理评台，它提供了丰富的时间函数来处理日期和时间类型的数据。

时间函数在数据处理和分析中起着至关重要的作用，我们可以利用它们来进行数据分析、报表生成、数据筛选等操作。

在本文中，我将详细介绍Greenplum中常用的时间函数，并共享我对这些函数的个人观点和理解。

1. now()在Greenplum中，now()函数用于返回当前的日期和时间。

它的使用非常方便，我们可以直接调用该函数来获取当前的时间戳。

我们可以使用now()函数来记录数据的更新时间，或者作为生成唯一标识的时间戳。

2. date_part()date_part()函数是用来从日期或时间中提取特定部分的值。

我们可以使用date_part()函数来获取年、月、日、小时、分钟、秒等时间组成部分的数值。

这个函数非常灵活，可以满足我们对日期和时间精细化处理的需求。

3. age()age()函数用于计算两个日期之间的时间间隔。

它可以帮助我们计算两个日期之间相差的年、月、日。

这对于我们进行数据比较和统计非常有用，可以帮助我们更好地分析数据的时间序列特征。

4. to_char()to_char()函数用于将日期或时间类型的数据转换为指定格式的字符串。

这个函数非常强大，我们可以根据自己的需求将日期格式化成各种不同的样式。

我们可以将日期转换成“年-月-日”、“月/日/年”等不同的格式，以便于我们的数据展示和报表生成。

总结回顾：通过本文的介绍，我们了解了Greenplum中常用的时间函数，包括now()、date_part()、age()和to_char()。

这些时间函数为我们处理数据提供了强大的工具，我们可以利用它们进行数据分析、报表生成、时间间隔计算等多种操作。

我个人认为时间函数的灵活性和实用性非常强，通过合理地运用时间函数，我们可以更好地理解和分析数据，帮助我们做出更有价值的决策。

在使用时间函数时，我们应该根据具体的需求选择合适的时间函数，并且注意处理日期和时间类型数据时的精度和格式转换。

GP数据库函数概述GP数据库函数是指在GP（Greenplum）数据库中使用的函数。

GP数据库是一种分布式关系型数据库，可用于大数据量的数据存储和处理。

它的函数库提供了各种功能强大的函数，可以帮助用户进行数据处理、转换和分析等操作。

在本文中，我们将深入探讨GP数据库函数的各种功能和用法，包括函数的分类、常用函数示例和函数的编写等方面。

GP数据库函数的分类GP数据库函数可以分为以下几类：1. 数学函数数学函数主要用于数值运算和计算。

它们可以执行常见的数学运算，如加法、减法、乘法和除法，还可以进行高级数值计算，如三角函数、指数函数和对数函数等。

以下是一些常用的数学函数示例：•abs(): 返回一个数的绝对值。

•sqrt(): 返回一个数的平方根。

•sin(): 返回一个角的正弦值。

2. 字符串函数字符串函数用于处理和操作字符串。

它们可以执行字符串的连接、截取、替换和格式化等操作。

以下是一些常用的字符串函数示例：•concat(): 将两个或多个字符串连接起来。

•substring(): 返回一个字符串的子串。

•replace(): 替换一个字符串中的指定内容。

3. 日期和时间函数日期和时间函数用于处理日期、时间和时间间隔。

它们可以执行日期的加减运算、格式化和比较等操作。

以下是一些常用的日期和时间函数示例：•current_date(): 返回当前日期。

•date_part(): 返回日期的指定部分，如年、月、日等。

•interval(): 创建一个时间间隔。

4. 聚合函数聚合函数用于计算数据的汇总值，如平均值、总和、最大值和最小值等。

它们通常用于与GROUP BY语句一起使用，对数据进行分组并计算每个分组的汇总值。

以下是一些常用的聚合函数示例：•avg(): 计算一组数的平均值。

•sum(): 计算一组数的总和。

•max(): 返回一组数中的最大值。

5. 窗口函数窗口函数用于在查询结果的窗口内执行计算。

绿松石数据库函数是在Greenplum数据库系统中可用的函数集合，这些函数为用户提供了丰富的功能和功能扩展，使得在Greenplum中进行数据处理变得更加高效和便捷。

绿松石数据库函数可以分为多个类别，包括数学函数、字符串函数、日期和时间函数、聚合函数等等。

这些函数可以满足用户在数据处理过程中的各种需求，不论是数据清洗、数据分析、还是报表生成，都能够找到相应的函数支持。

对于数学计算，用户可以使用SUM、AVG、MAX、MIN等函数来进行数据汇总与统计；而对于字符串处理，则可以使用CONCAT、SUBSTRING、LENGTH等函数来实现字符串的拼接、截取和计算长度。

绿松石数据库函数的丰富性使得用户能够更加灵活地处理各种类型的数据，满足不同场景下的需求。

绿松石数据库函数也支持用户自定义函数（UDF），这为用户提供了极大的灵活性。

用户可以根据自己的需求和特定业务逻辑，通过编写自定义函数的方式来实现特定的数据处理算法。

这些自定义函数可以被存储在数据库中，并在需要的时候进行调用，极大地提高了用户数据处理的自由度和定制化能力。

在使用绿松石数据库函数的过程中，用户还可以借助数据库的查询优化功能，提高函数执行的效率。

绿松石的并行计算架构可以充分利用集群资源，使得函数执行能够并行运行，极大地提高了数据处理的速度和效率。

由于Greenplum数据库本身是一个高度可扩展的分布式数据库系统，因此绿松石数据库函数在处理大数据量时也表现出色。

它可以轻松应对大规模数据处理的挑战，为用户提供稳定可靠的数据处理保障。

绿松石数据库函数为Greenplum用户提供了丰富多样的数据处理能力，可以满足用户在数据处理过程中的各种需求。

借助这些函数，用户可以更加高效地处理数据，并且在需要时可以通过自定义函数来实现特定业务逻辑的定制化需求。

绿松石数据库函数在并行计算和大数据处理方面也有着显著的优势，为用户提供了稳定可靠的数据处理支持。

在实际应用中，用户可以充分利用绿松石数据库函数的功能和优势，提高数据处理的效率和质量。

greenplum数据库函数（原创实用版）目录1.介绍 Greenplum 数据库2.概述 Greenplum 数据库函数3.Greenplum 数据库函数的分类4.实例解析 Greenplum 数据库函数5.总结正文1.介绍 Greenplum 数据库Greenplum 是一种基于 PostgreSQL 的开源数据库，它为大数据处理提供了强大的支持。

Greenplum 数据库采用了一种称为“列式存储”的存储方式，使得其在处理大规模数据时具有高效的性能。

此外，Greenplum 还提供了许多高级功能，如外部表、分布式查询等，使其在处理大数据时更加灵活。

2.概述 Greenplum 数据库函数在 Greenplum 数据库中，函数是一种预先定义好的可重复使用的代码片段，它可以帮助用户简化查询语句，提高查询效率。

Greenplum 数据库提供了丰富的函数，包括聚合函数、数学函数、字符串函数等。

这些函数可以帮助用户在查询过程中实现各种复杂的操作。

3.Greenplum 数据库函数的分类Greenplum 数据库函数主要分为以下几类：（1）聚合函数：聚合函数是对一组数据进行统计或汇总的函数，如COUNT、SUM、AVG 等。

（2）数学函数：数学函数是用于执行各种数学运算的函数，如加、减、乘、除等。

（3）字符串函数：字符串函数是用于处理字符串的函数，如字符串连接、字符串查找、字符串替换等。

（4）日期和时间函数：日期和时间函数是用于处理日期和时间的函数，如获取当前日期、计算日期间隔等。

（5）其他函数：除了上述几类函数之外，Greenplum 数据库还提供了其他一些实用函数，如数组操作函数、JSON 函数等。

4.实例解析 Greenplum 数据库函数以 COUNT 函数为例，该函数用于统计一组数据的记录数。

在Greenplum 数据库中，可以使用如下语法来实现 COUNT 函数：```sqlSELECT COUNT(*) FROM table_name;```其中，`table_name` 是要统计的表名。

oracle日期函数（Oracle date function）Oracle日期函数trunc（SYSDATE，Q’）--本季度第一天trunc（SYSDATE，会'）--本周的第一天（周日）查询Oracle日期格式----------------------------------SELECT * FROM nls_database_parameters；得到结果如下表：表中nls_date_format表示日期格式。

参数值----------------------------------------------------------------------nls_language美国nls_territory美国nls_currency美元nls_iso_currency美国nls_numeric_characters。

，nls_characterset zhs16gbknls_calendar公历nls_date_format dd-mon-rrnls_date_language美国nls_sort二进制nls_time_format hh.mi.ssxff是nls_timestamp_format dd-mon-rr hh.mi.ssxff是nls_time_tz_format hh.mi.ssxff是TZH：TZMnls_timestamp_tz_format dd-mon-rr hh.mi.ssxff是TZH：TZM nls_dual_currency美元nls_comp二进制nls_nchar_characterset zhs16gbknls_rdbms_version 8.1.7.0.0或者查询V nls_parameters美元表，SELECT * FROM V nls_parameters美元；也有类似结果。

to_date字符串类型转为换日期类型字符串中的相应位置上的字符，必须符合时间范围的限制SQL >选择to_date（'2004-11-12 12-07-32 '，'yyyy-mm-dd hh24 MI SS）值从双；价值-------------------2004.11.12 12:07:32SQL >选择to_date（'20041015”）值从双；价值-------------------2004.10.15 00:00:00SQL >选择to_date（'20041315”）值从双；错误1行位于第：ora-01861：文字与格式字符串不匹配当前日期和时间SYSDATESQL >选择SYSDATE值从双；-------------------2003.11.23 17:09:01last_day本月最后一天SQL >选择last_day（SYSDATE）值从双；价值-------------------2003.11.30 17:08:17add_months（d，n）日期D后推N个月SQL >选择add_months（SYSDATE，2）的值从双；价值-------------------2005.01.23 17:10:21next_day（D日）日期D之后的第一周中，指定的那天（指定星期的第几天）是什么日期SQL >选择next_day（SYSDATE，1）的值从双；-------------------2004.11.28 17:38:55相信很多人都有过统计某些数据的经历，比如，要统计财务的情况，可能要按每年，每季度，每月，甚至每个星期来分别统计。

greenplum数据库函数摘要：1.引言2.Greenplum 数据库简介3.Greenplum 数据库函数的分类4.Greenplum 数据库函数的实例5.结论正文：1.引言随着大数据时代的到来，人们对于数据的处理和分析需求越来越高。

数据库技术作为数据存储和管理的核心技术，不断地被发展和完善。

其中，Greenplum 数据库作为一款高性能、可扩展的关系型数据库，广泛应用于各个领域。

本文将对Greenplum 数据库的函数进行介绍，以帮助大家更好地理解和使用Greenplum 数据库。

2.Greenplum 数据库简介Greenplum 数据库是一款基于PostgreSQL 的开源数据库，它采用了MPP（多进程）架构，可以水平扩展，支持大量并发读写操作。

Greenplum 数据库适用于海量数据的存储和分析，尤其擅长大数据仓库的构建。

它提供了丰富的功能和高性能的查询能力，可以满足各种复杂的数据处理需求。

3.Greenplum 数据库函数的分类Greenplum 数据库提供了丰富的函数，可以分为以下几类：（1）聚合函数：如SUM、AVG、MAX、MIN 等，用于对一组数据进行统计和汇总。

（2）数学函数：如ABS、SQRT、LOG、EXP 等，用于进行各种数学计算。

（3）字符串函数：如LENGTH、SUBSTRING、CONCAT 等，用于处理字符串数据。

（4）日期和时间函数：如CURRENT_DATE、CURRENT_TIME、DATE_TRUNC 等，用于处理日期和时间数据。

（5）条件函数：如CASE、WHEN、THEN、ELSE 等，用于根据条件进行逻辑判断和返回结果。

（6）自定义函数：用户可以根据需要编写自定义函数，以实现特定的功能。

4.Greenplum 数据库函数的实例以下是一些Greenplum 数据库函数的实例：（1）聚合函数：假设有一个名为“sales”的表，包含以下字段：date （日期）、region（地区）、sales（销售额）。

Greenplum常⽤命令、函数Greenplum常⽤查询命令#查看test_bd事务(即数据库)下的所有表名包含 user 的表信息SELECT UPPER(A.SCHEMANAME) AS SCHEMANAME, UPPER(A.TABLENAME) AS TABLENAME,D.ATTRELID,D.ATTRELID :: regclass,UPPER(D.ATTNAME) AS ATTNAME,REPLACE(REPLACE(REPLACE(FORMAT_TYPE(D.ATTTYPID, D.ATTTYPMOD),'numeric','NUMBER'),'character varying','VARCHAR2'),'date','DATE') AS DATA_TYPE,E.DESCRIPTIONFROM PG_TABLES AS AINNER JOIN PG_CLASS AS B ON A.TABLENAME = B.RELNAMELEFT JOIN PG_CATALOG.PG_DESCRIPTION AS E ON B.OID = E.OBJOIDLEFT JOIN PG_CATALOG.PG_ATTRIBUTE AS D ON D.ATTRELID = E.OBJOID AND D.ATTNUM = E.OBJSUBIDWHERE SCHEMANAME ='test_bd'AND A.TABLENAME LIKE'%user%'AND D.ATTNUM >0ORDER BY A .TABLENAME,D.ATTNUM select pg_size_pretty(pg_database_size('gp_db')); #查看gp数据库⼤⼩ select gp_segment_id,count(*) from db_name.tb_name group by gp_segment_id; #查看数据分布情况1.创建数据库 createdb test_db;2.删除数据库 dropdb test_db;3.创建模式 create schema myschema;4.删除模式 drop schema myschema;5.创建⽤户 create user user_name with password '123456' ;6.删除⽤户 drop user user_name;7.查看系统⽤户信息 select usename from pg_user;8.查看版本信息 select version();9.打开psql交互⼯具 psql name_db;10.执⾏sql⽂件 mydb=> \i basics.sql \i 命令从指定的⽂件中读取命令。

greenplum学习公司TM蛋疼，动不动让你学习新东西，就是不让你闲下来，本着胳膊拧不过⼤腿定律，忍了，这是背景。

好吧哥端起⼀本厚厚的《GreenPlum企业应⽤实战》，打开百度开始GP的学习之路：GP只能安装到linux系统上，本⼈没机会安装直接，⼤⽜直接给的是虚拟机，上⾯已经配置好了环境，这⾥linux系统⽤的红帽⼦(redhat)。

/**gp中的基本sql语法**/--删除表drop table testtb;--创建表CREATE TABLE testtb(id integer,"name" character varying(2))WITH (OIDS=FALSE)DISTRIBUTED BY (id);ALTER TABLE testtb OWNER TO gpadmin;--WITH ⽤来说明表的存储属性，⽐如表的压缩--DISTRIBUTED BY 定义表的分布键，这个键最好唯⼀，如果表中没有唯⼀键字段，可以定义DISTRIBUTED RANDOMLY作为分布建。

--表的创建create table testTBbak (like testTB) -- like 复制表结构create table testtbbak1 as select*from testtb distributed by (name) -- 数据保留，可以指定分布键。

select*into testtbbak2 from testTB -- into 保留数据，不能指定分布键select*from testtbbak2/**分区表**/-- 按照时间分区----创建视图create view v_testtb as select*from testtb-- 删除数据delete from testtb -- 速度慢，会写⽇志。

truncate testtb -- 速度快，但不会写⽇期。

/**序列的使⽤**/--删除序列drop sequence myseq--创建序列（1是开始值，可以根据实际情况改变）create sequence myseq start 1--序列的使⽤insert into testTB values(nextval('myseq'),'⼩明')--重新设置序列值select setval('myseq',1)--查询select id,name from testTB order by1-- explain ⽤于查看sql执⾏计划explain select*from testtb/**字符串函数**/-- || 字符串连接select'胡'||'黄'||'腾'-- length 字符长度select length('89998')-- substring 字符串截取,从那位开始，截⼏位select substring('123456'from2for3)-- trim去字符前后空格select trim(' 234 fds ')-- lowere 字符转⼩写select lower('RER')-- upper 字符转⼤写select upper('rer')-- replace 替换字符select replace('aabbddee','aa','mm')-- position 查找指定字符位置select position('de'in'abdeaf')-- split_part 根据指定字符查找给定字符的位置select split_part('aaa|bbb|ccc|eee','|',2)/**时间的函数**/-- age求俩⽇期之差select age(timestamp'1987-12-03',timestamp'2015-06-17')-- age如果⼀个⽇期则和当前⽇期求差select age(timestamp'1987-12-03')-- current_date 当前⽇期select current_date-- current_time 当前时间select current_time-- current_timestamp 当前时间戳select current_timestamp-- now 当前时间select now()-- extract 获取指定时间的具体某个参数select extract(day from date '2015-06-18')select extract(day from now())-- 时间相加select'2015-04-2 10:00:52'::timestamp+ interval '10 days 2 hours 10 seconds' -- 时间相减select current_date- interval '10 days'/**gp中其他函数**/-- greatest 取两值中的最⼤值select greatest(3,9)-- 列转⾏insert into testtb(id,name)values (1,'ha');insert into testtb(id,name)values (1,'he');insert into testtb(id,name)values (1,'hi');insert into testtb(id,name)values (2,'xb');insert into testtb(id,name)values (2,'xh');insert into testtb(id,name)values (2,'xm');select id,string_agg(name,'|'order by name) from testtb group by id;-- ⾏转列select id,regexp_split_to_table(string_agg,E'\\|') str from texttb_m/**开窗函数**/--建表create table empsalary(depname varchar(20),empno integer,salary integer)distributed by (empno)insert into empsalary values ('develop',9,4500);insert into empsalary values ('develop',1,3200);insert into empsalary values ('develop',4,1000);insert into empsalary values ('develop',2,9100);insert into empsalary values ('develop',6,1000);insert into empsalary values ('person1',5,3100);insert into empsalary values ('person1',7,4100);insert into empsalary values ('sales',3,2400);insert into empsalary values ('sales',8,1200);insert into empsalary values ('sales',10,5100);-- rank 及 row_number 函数的应⽤select depname,empno,salary,rank() over (partition by depname order by salary desc),row_number() over (partition by depname order by salary desc)from empsalary-- rank 识别重复记录-- row_number 不识别重复记录select*,sum(salary) over () sum1,sum(salary) over (order by salary) sum2,sum(salary) over (partition by depname) sum3,sum(salary) over (partition by depname order by salary) sum4from empsalary-- grouping by 的使⽤（其实就是简化了union）select depname ,sum(empno)from empsalarygroup by depnameunion allselect depname ,sum(salary)from empsalarygroup by depname--等效于select depname,sum(empno),sum(salary)from empsalarygroup by grouping sets(depname)。

一、greenplum介绍Greenplum是一款基于开源的大数据分析评台，主要用于数据仓库和分析工作负载。

它以高性能、可扩展性和开放性而闻名，是众多大型企业和组织选择的理想解决方案之一。

Greenplum支持标准的SQL查询语言，可以轻松地与现有的商业智能工具和ETL工具集成。

二、date_sub函数概述在Greenplum数据库中，date_sub函数是用来计算日期的函数之一。

它可以对日期进行减法运算，返回一个新的日期。

date_sub函数通常用于一些特定的业务需求，比如计算两个日期之间的间隔，或者在给定日期的基础上减去一定的时间间隔。

三、date_sub函数的用法在Greenplum数据库中，date_sub函数的用法如下：```sqlSELECT date_sub('2022-01-01', interval '1 day');```上述语句的意思是，从"2022-01-01"这个日期中减去1天，得到的结果是"2021-12-31"。

可以看到，date_sub函数接受两个参数，第一个参数是要进行减法运算的日期，第二个参数是时间间隔。

时间间隔的格式为"interval 数量单位"，可以是年、月、日、小时、分钟、秒等。

四、date_sub函数的示例为了更好地理解date_sub函数的用法，我们可以通过几个示例来演示：```sqlSELECT date_sub('2022-01-01', interval '1 month');```上述语句的意思是，从"2022-01-01"这个日期中减去1个月，得到的结果是"2021-12-01"。

```sqlSELECT date_sub('2022-01-01', interval '2 year 3 months');```上述语句的意思是，从"2022-01-01"这个日期中减去2年3个月，得到的结果是"2019-10-01"。